不知道，你所說的賽是什麼比賽，我比較熟悉的是大學生數學建模競賽。在本科期間國賽和美賽都參加了兩次，且獲得了不錯的成績，特別在有了豐富經驗以後，在最後一次美賽中，獲得了最高獎（O獎）。

相比而言，美賽更難，原因如下:

其實這兩個比賽的最大不同就是語言，還有不同就是在於背景不同。

國賽是以國內的實際問題為背景，關於其資料查詢方便，閱讀起來輕鬆快捷，但是問題都是一些新穎問題，沒有現成答案，所以還是有難度。而美賽背景是美國文化，你得先搞清楚背景，然而國外資料也不易找到，並且文獻全是英文，查閱起來不方便，速度遲緩。

另一方面語言不同，對於國賽，只要你弄出來，很快能寫好。但是美賽，你把問題弄明白，還得轉化為地道的英語，這是有技術含量的，這需要能力加時間。

另外，美賽有很多國家參加，而國賽參賽人數比較少，並且很多厲害的大學基本不參加國賽而是參加美賽，所以美賽是參賽人數多，質量高。美賽是四天三夜而國賽是三天兩夜。綜上，美賽更難！

就資訊學奧賽而言，國賽是透過省聯賽，省隊選拔，才進國賽，而美國是參加網路的月賽選拔的。網路比賽，難度自然小

數學建模競賽（國賽和美賽）經驗分享

第一次參賽是在大一的暑假參加的國賽，當時和兩個同學剛剛組隊，我們也沒有什麼基礎，結果可想而知：無獎。在經歷了這一次國賽之後，大一時的兩位隊友也無心再參加，所以又重新找了兩位隊友。從此我們隊伍成員便確認了下來。這兩位分別是一名女生負責排版，一名男生負責建模；而我負責寫程式。我們一起準備第二年的國賽，在這期間，我們學校決定自己組織一次建模比賽為國賽做鋪墊。我們為了檢驗自己的學習成果，便參加了。憑藉著很好的運氣，我們拿了二等獎的好成績。時間不久，便到了國賽。在國賽期間，我們每天熬夜熬到很晚，有了一點想法之後就開始討論，然後發現行不通，又開始討論，再進行完善……就這麼一直反反覆覆著。直到提交了論文的最後#在找隊友的時候，一定要找靠譜的，自己熟悉的，千萬不要臨時組隊。在準備競賽這段時間，要經常溝通，彼此磨合，培養默契。在參加競賽的時候，不免會討論得過於激烈，千萬不要煩彼此，因為只有交流彼此得思想才會進行碰撞，才有可能找到適合本隊得解題辦法。在分工方面，建議有一個人主要負責建模，一個主要負責程式設計，一個主要負責寫論文和排版。三個人對建模、程式設計、排版都要了解，因為不知競賽得的時候會有誰的工作量大一些，另外的人還可以去幫忙。三樣都懂一些也可以更好的交流，更好的完成作品。

在準備建模比賽期間，要先了解常見的模型，比如：層次分析法，微分方程模型，線性規劃、非線性規劃和整數規劃等。如果感覺自己不能完全吃透，可以先進行了解，在實際競賽的過程中會查閱大量的資料，在短時間內去了解一個未知的領域，借鑑經典模型並進行完善，做出適合本問題的模型。下面推薦幾本書：第一本是《數學模型》：

《數學模型》這本書很經典，講了很多的經典模型。

第二本是《matlab在數學建模中的應用》；

第三本書是《數學建模演算法與應用》。

負責程式設計的人至少要有一門自己擅長的程式語言，如MATLAB，Python等。建模過程中大部分人都是用MATLAB，但是也有不少人使用Python。MATLAB的工具包比較多，使用的人比較多。Python的話是庫比較多。我個人是比較喜歡使用python的，但是Matlab也會一些。在平常的學習中要找到適合本隊的題目，是資料分析題，還是最佳化的題目等。如果選擇資料分析的話，就要對資料分析比較瞭解，需要掌握資料如何視覺化，選什麼圖，才能更能夠刻畫資料的特點。如果不知道選擇什麼種類的圖，可以參照下面的圖：

還要熟悉資料處理的一些軟體，如Excel，SPSS，python的某些庫等。

當然演算法是少不了的，如果時間緊，可以瞭解大概，明白演算法的框架，常用演算法有：常用的聚類演算法、遺傳演算法、蟻群演算法、粒子群演算法、元胞自動機等。

排版是很重要的，能夠給人第一印象，好的排版能給人帶來美的享受。 有人使用Word來進行排版，那麼就要學會Mathtype公式編輯器的使用；如果使用Latex進行排版，要好好學習語法，可以找找模板。論文中的流程圖建議使用Visio來畫。在學習排版的過程中，可以先大體看一下往年優秀論文的排版，學習學習。比如西文和數字使用Times New Roman字型會比較好看，又如自己去探索正文的行距是多少會感覺比較美觀，三線表的磅數是多少會自己會感覺比較美觀等。